数据收集................................................................................................................36 数据分析................................................................................................................37 有效性和可靠性......................................................................................................38 伦理考虑................................................................................................................40 假设................................................................................................................................41 局限性................................................................................................................................42 界定................................................................................................................................42 总结................................................................................................................................43
摘要世界正在朝着在线教育方法迈进。关键挑战之一是评估没有明确答案并且有几个正确答案的问题。为了解决此问题,为了在线描述性答案的质量评估,在这项工作中提出了一种自动评估方法。语言模型是根据预期的答案密钥建模的,实体图是由使用要评估的输入答案建模的本体生成的。自然语言处理(NLP)技术(如Stemming,摘要和极性分析)在本工作中与本体融合在一起,以有效评估描述性答案。在本章中讨论了评估描述性答案的几个挑战,并解决了这些挑战,以获得动态和稳健的评估系统。最后,使用用户反馈方法评估该系统,该方法包括100名学生和100名教授。
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >),用于测量生活质量,通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况:5L 版本有 5 个级别,3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献,共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估(完整的参考文献列表请参阅用户指南)。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估(完整的参考文献列表请参阅用户指南)。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值:丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >),用于测量生活质量,通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况:5L 版本有 5 个级别,3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献,共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估(完整的参考文献列表请参阅用户指南)。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估(完整的参考文献列表请参阅用户指南)。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值:丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。
摘要。本文旨在发现vwxghqwv¶zulwlqj vnloo wdxjkw之间有显着差异,并不使用策略。研究人员与两组一起使用了准实验研究。这项研究的人口是SMKN Jenawi的十年级学生。研究人员参加了两个课程作为实验班和对照班。研究人员仅对每个班级进行后测试,并将其治疗给实验类别。收集研究人员的论文测试。实验类别测试的平均值为83.5,对照组后测试的平均值为62.3。然后使用SPSS定量计算结果。它表明存在任何显着差异。研究人员得出的结论是,请策略可以改善学生编写描述性文本的学生。最终,这项研究的教学含义可以用作不同讨论的Aspppentary参考。
摘要:基因组工程使对细胞中DNA序列的精确操纵。因此,这对于理解基因功能至关重要。巨核酸是基因组工程的开始,它继续发现锌纤维核酸酶(ZFN),然后是转录激活剂样效应子核酸酶(Talens)。他们可以在基因组中所需的目标位点产生双链断裂,因此可以用来以相同的方式敲击突变或敲除基因。几年后,通过发现定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR)的群集的基因组工程进行了转化。CRISPR系统的实施涉及以RNA为指导的识别和DNA分子的精确分裂。此属性证明了其在表观遗传学和基因组工程方面的效用。crispr曾经并且正在不断成功地用于模拟白血病细胞系和控制基因表达中的突变。此外,它用于识别靶标并发现用于免疫疗法的药物。在本研究中讨论了白血病的描述性和功能基因组学,重点是基因组工程方法。还探索了CRISPR/CAS9系统的挑战,观点,限制和解决方案。
埃尔卡米诺学院课程大纲记录 – 已批准 I. 课程信息 主题:物理 课程编号:1A 描述性标题:固体力学 部门:自然科学 系:物理学 课程学科:物理学 目录说明:这是四学期微积分物理课程的第一门课程,专为工程和物理科学专业的学生设计。本课程侧重于固体力学,主题包括静力学、运动学、牛顿定律、能量、功率、线性和角动量、旋转动力学、弹性、简谐运动和引力。入学条件:先决条件:一年高中物理或物理 2A 和数学 190,最低成绩为 C 课程长度:全学期 讲座小时数(每周):3 小时 实验室(每周):3 小时 课外学习小时数:7 小时 总小时数:108 课程学分:4 评分方法:仅字母等级 学分状况:学分、学位适用 转学 CSU:是 生效日期:1992 年 7 月 转学 UC:是 生效日期:通识教育:ECC:领域 1 - 自然科学 学期:其他:CSU GE:领域 B1 - 物理宇宙及其生命形式:物理科学,领域 B3 - 物理宇宙及其生命形式:实验室活动 学期:其他:IGETC:领域 5A - 物理科学 学期:其他:
鉴于人工智能 (AI) 系统给社会带来的重大变化,许多学者讨论了它们的影响是否以及如何产生积极和消极影响 [21]。随着我们开始在各种道德和法律突出的环境中遇到人工智能系统,一些人已经开始探索如何调整当前的责任归属实践以适应这些新技术 [19, 33]。当今的一个批判观点是,自主和自学习的人工智能系统带来了所谓的责任缺口 [27]。这些系统的自主性挑战了人类对它们的控制 [13],而它们的适应性导致了不可预测性。因此,如果这些系统造成任何损害,将责任追溯到特定实体可能是不可行的。将责任实践视为对代理人采取某些态度 [40],学术研究也提出了人工智能系统是否是此类实践的适当主体的问题 [15, 29, 37] — — 例如,它们可能“有身体可踢”,但“没有灵魂可诅咒” [4]。责任差距的困境不仅限于道德领域,也延伸到法律实践 [5, 9]。当前的法律机构没有能力处理这些问题 [36]。自学习算法的性质对这些系统设计者与可能造成的损害之间的近因关系提出了挑战 [29]。如果这些系统不能补救受到伤害的人或从错误中吸取教训,那么让它们为自己的行为负责是没有意义的。因此,对人工智能系统的惩罚是一个开放且有争议的问题 [3]。我们重点关注当前解决责任差距的规范性努力的局限性。他们讨论了人工智能系统可以并且应该如何嵌入到我们的责任实践中。现有研究将责任视为一个关系概念,即一个人要让做错事的人对特定的行为或后果负责 [ 13 ],或者代理人要对患者负责 [ 18 ],而忽略了参与此类实践的个人的意见。目前缺乏实证研究来了解普通公众(那些可能遭受人工智能系统损害的人群)如何看待这些差距,以及如何解决这些问题。在自动驾驶汽车领域已经有一些研究 [ 8 , 25 ],但对于人们如何为自动驾驶系统的行为分配责任、责备和惩罚,我们缺乏更广泛的理解;人工智能以多种形式和环境部署,很少有研究 [26, 39] 解决其他道德上突出的情况。近年来,人工智能的伦理问题越来越受到关注 [ 38 ]。算法部署所引发的许多问题已在学术界和工业界引起了广泛的争论。人们曾尝试了解人们如何看待人工智能系统的伦理问题,如偏见/公平性[ 23 , 35 ]和隐私[ 43 ]。然而,公众舆论尚未在更大范围内被捕捉和理解。在以下章节中,我们将捍卫公众舆论在讨论人工智能伦理时是宝贵和不可或缺的,重点关注责任差距,并提出如何
福赛斯县,北卡罗来纳州是美国第三低级县的经济流动。对福赛斯县三个最大人口群体的流动率进行了人口普查水平的相关分析 - 黑人,白人和西班牙裔以及各种人口,经济和地理变量。对于黑人来说,流动率与该地段的就业率最密切相关,白人,率与受过大学教育的人的比例最密切相关,而对于西班牙裔,最强的相关性是平均上班时间。人口密度与黑色流动率负相关,而与西班牙裔流动率正相关。因此,某些组的迁移率有时与不同程度的强度相关,与不同的变量相关。因此,没有一种“一种规模适合所有人”的方法来理解或促进经济流动性。
矿产资源的定量评估涉及在已知数据点之间进行插值和外推,这些数据点的范围多种多样,从正式的矿体估算到大陆(甚至全球)规模的评估。这些潜在矿化评估在充分了解可能存在的地质变化(这些变化在空间和数值上限制了已知数据点之间的计算信息)的情况下最为可靠。在矿床规模的资源估算中,可靠的地质或结构模型(主要来自钻井数据)限制了所使用的地质统计参数。在更大规模的潜在矿化评估中,钻井数据相对稀疏,必须使用区域规模的信息来补充当地矿床规模的信息。区域规模的输入通常必然更具概念性,但仍然应该与透明且可重复的统计数据和数据处理相关联,以便对潜在矿产资源进行尽可能好的大规模评估。与矿床规模的矿产资源地质统计估计类似,存在各种技术来评估更大规模数据点之间未采样的潜在矿化。已经有大量研究结合矿产潜力建模对矿化潜力的空间分布进行了研究。用于定量分析矿产资源的最成熟的技术是美国地质调查局在 1970 年代开发的技术,此后已用于世界各地的许多定量矿产资源评估,尽管铀矿很少使用。资源评估的“三部分方法”通常依赖于由良好、内部一致的特定矿床类型的地质模型控制的输入、这些矿床类型的品位和吨位的综合矿床统计数据,以及对这些矿床类型在明确界定的区域或允许地质条件下出现的可能性的良好理解(理想情况下使用矿产潜力建模)。国际原子能机构已经为这些建模技术制定了必要的参数,这些参数在 2018 年和 2019 年发布的各种出版物和数据库中进行了介绍。本出版物概述了包含省份(使用允许区域方法开发)的矿床模型以及根据必要的最终输入品位吨位模型计算出的品位和吨位参数。正文中的矿床模型是从附件中简化而来的,可在线作为单独的补充文件获取。信息以总结描述性矿床(和更广泛的矿物系统)表的汇编形式呈现,旨在用作每种矿床类型和矿床亚型的独立“数据表”。由于矿床亚型是矿床类型的衍生物,为了实现所需的独立格式,它们之间需要一定程度的重复。通过这些,成员国可以以一致和可重复的方式评估剩余的(或推测的)铀资源在已发现资源之外的长期供应潜力。由于从开始勘探到发现铀,再到开发和生产铀需要几十年的时间,而且目前已发现的资源不一定能充分开发,这些推测性资源是成员国长期能源规划战略的重要组成部分。负责本出版物的国际原子能机构官员是核燃料循环和废物技术司的 M. Fairclough 和 K. Poliakovska。